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報文聚類是協議逆向工程的主要步驟之一。針對私有二進制協議報文，目前的報文聚類方法存在報文向量化特征冗余的問題，而且傳統聚類方法存在聚類中心和聚類簇數難以確定的問題。根據n-gram序列化的思想，構造報文的序列項-位置矩陣，從中挖掘頻繁項，構造報文特征向量，有效去除了報文向量化中的序列噪聲;采用輪廓系數指導分拆式層次聚類，避免了初始聚類簇欻和聚類中心的選擇，以實現無監督條件下的私有二進制協議報文的聚類。在AIS、DNS、ICMP、ARP四種協議共七類報文的數據集上測試，通過tSNE可視化界面觀察報文分布情況，特征向量化的方法具有很好的分布和特征表達效果;相較于傳統的聚類方法，基于輪廓系數的分拆式層次聚類在純凈度和F1值上具有明顯提升。
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